Batch_size 第3页

python classmethod用法

需求：添加类对象属性，在新建具体对象时使用该变量classA(): def__init__(self,name): self.name=name self.config={'batch_size

upwind_fly·2023-11-23 06:46

【深度学习】pytorch多GPU训练

importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsimporttorchvisionfromtqdmimporttqdmdevice_ids=[0,1]BATCH_SIZE

梅津太郎·2023-11-23 06:12

P12 权重衰退

来控制模型容量通过拉朗格日乘子来证明总之都是为了模型精确，数学原理不懂#weightdecayimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ln_train,n_test,num_inputs,batch_size

没有出口的猎户座·2023-11-22 15:58

PyTorch DataLoader整理函数详解【collate_fn】

该类有很多参数，但最有可能的是，你将使用其中的大约三个参数（dataset、shuffle和batch_size）。今天我想解释一下collate_fn的含义—根据我的经验，我发现它让初学者感到困惑。

新缸中之脑·2023-11-22 05:03

autodl实践经验------3

但是我发现两个问题：1、要为解冻阶段留裕量，我前面只考虑了冻结阶段的batch_size在显存允许的情况下尽可能大，然后一进入解冻阶段，显存就炸了。

Jormungand123·2023-11-21 21:11

用双目解决遇到的坑

github.com/JiaRenChang/PSMNetfinetune.py是拿来跑kitti的，main是拿来跑SceneFlow的，--no-cuda参数要设置成false，这样就可以在gpu上跑原始的代码batch_size

weixin_30929195·2023-11-21 20:47

0 paddle::pybind::ThrowExceptionToPython(std::__exception_ptr::exception_ptr)

batch_size太大，超出显存大小了，试着调节一下batch_sieze报错信息如下C++Traceback(mostrecentcalllast):0paddle::pybind::ThrowExceptionToPython

脚踏南山·2023-11-21 10:42

深度学习_12_softmax_图片识别优化版代码

因为图片识别很多代码都包装在d2l库里了，直接调用就行了完整代码：importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l"获取训练集&获取检测集"batch_size

Narnat·2023-11-20 14:47

深度学习_Softmax从零开始

frommxnetimportgluonfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasglossimportd2lzhasd2lfrommxnetimportautogradasag导入数据#下载训练集和下载测试集#并且读取小批量数据batch_size

VictorHong·2023-11-19 18:36

【Consistency Models】复现指导以及效果分析。

采样代码为：（依据显存来改batch_size的大小）mpiexec-n2pythonim

旋转的油纸伞·2023-11-19 14:28

MLP感知机python实现

importtrain_ch3importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransforms#①准备数据集defload_data_fashion_mnist(batch_size

可以养肥·2023-11-19 14:47

简单的一个两层的一维卷积网络

以下是一个两层的一维卷积神经网络的示例代码：importtensorflowastf#输入层input_shape=(batch_size,input_length,input_channels)inputs

鱼鱼鱼鱼鱼鱼舒欣·2023-11-18 23:32

笔记53：torch.nn.rnn() 函数详解

的每个序列的独热编码向量的长度，即len(vocab)（2）hidden_size()：即隐变量h的维度（维度是多少，就代表用几个数字存储该序列的历史信息）（3）num_layers：隐藏层的层数aaa在视频课中：batch_size

恨晨光熹微·2023-11-17 08:35

Pytorch时序数据集制作

/data/wind_dataset.csv'timestep=20#时间步长，就是利用多少时间窗口batch_size=32#批次大小feature_size=8#每个步长对应的特征数量，这里只使用1

Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:29

使用FVD时遇到的问题记录：使用tensorflow时batch_size不变的情况下使用数据量更大的dataset发生了显存溢出(OOM)问题的解决

注：shape各dim的含义是：[batch_size,num_frames,heigh

xdhsCS_cv_ml·2023-11-12 21:09

【yolov5】onnx的INT8量化engine

github.com/Wulingtian/yolov5_tensorrt_int8_tools.git然后在yolov5_tensorrt_int8_tools的convert_trt_quant.py修改如下参数BATCH_SIZE

Ye-Maolin·2023-11-12 19:05

FCOS难点记录

、下距离计算x=coords[:,0]#h*w，2即第一列y=coords[:,1]l_off=x[None,:,None]-gt_boxes[...,0][:,None,:]#[1,h*w,1]-[batch_size

深度菜鸡-达闻西·2023-11-11 23:44

深度学习_10_softmax_实战

pycham,这导致画图代码不兼容pycharm,所以删去部分代码，以便能更好的在pycharm上运行完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size

Narnat·2023-11-09 17:15

深度学习_11_softmax_图片识别代码&原理解析

完整代码：importtorchfromd2limporttorchasd2l"创建训练集&创建检测集合"batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist

Narnat·2023-11-09 17:26

基于Pytorch框架的LSTM算法(二)——多维度单步预测

.项目说明**选用Close和Low两个特征，使用窗口time_steps窗口的2个特征，然后预测Close这一个特征数据未来一天的数据当batch_first=True,则LSTM的inputs=(batch_size

小维_·2023-11-07 09:57

Keras小记

Keras1使用Keras的fit,fit_generator,train_on_batchKeras.fit函数小型，简单化的数据集model.fit(trainX,trainY,batch_size

scu30·2023-11-06 00:29

PyTorch框架的中LSTM的输入和输出

词向量的表示维度】）hidden_size:LSTM隐层的维度num_layers:循环神经网络的层数1或者2batch_first:通常默认为False，输入的数据shape=(time_steps,batch_size

小维_·2023-11-05 17:26

基于TensorFlow的CNN模型——猫狗分类识别器（三）之CNN模型分析

4、全连接层的数据输出二、CNN模型分析在该阶段我们将使用TensorFlow搭建一个CNN模型，这个CNN模型的结构如下图：1、输入层的数据输出经过数据预处理部分，我们的输入数据是一个shape=(batch_size

魔法攻城狮MRL·2023-11-05 02:01

【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解

bert-base-chinese')out=bert(context,attention_mask=mask)1.输入Bert模型的输入context张量需要满足以下要求：张量形状：context应为二维张量，形状为[batch_size

zcongfly·2023-11-05 01:56

conv2d的输入_Conv1d, conv2d, conv3d

conv1d输入数据格式为(batch_size,channel,length)nn.conv1d(in_channels,outchannel,kernel_size,stride=1,padding

weixin_39781323·2023-11-04 14:29

pytorch框架:conv1d、conv2d的输入数据维度是什么样的

文章目录Conv1dConv2dConv1dConv1d的输入数据维度通常是一个三维张量，形状为(batch_size,in_channels,sequence_length)，其中：batch_size

WTIAW.TIAW·2023-11-04 14:56

d2l.train_ch3函数，将输入数据转化为该函数所接受的格式

目的：使用d2l.train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size,None,None,trainer)这个函数进行softmax

橙序员一号·2023-11-03 09:08

深度学习_7_实战_点集最优直线解_优化版代码解析

importtorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2l#特定导入fromtorchimportnndefload_array(data_arrays,batch_size

Narnat·2023-11-02 02:19

Softmax回归的从零开始实现+简洁实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size

噜啦l·2023-11-01 19:25

【Python学习】transpose函数

shape:(batch_size*x*y)有batch_size个二维矩阵（x*y）相当于(z*x*y)1.多维数组的索引importnumpyasnp#创建x=np.arange(12).reshape

isLauraL·2023-10-31 20:38

DQN 强化学习 (Reinforcement Learning)

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportgym#超参数BATCH_SIZE

Sonhhxg_柒·2023-10-31 14:41

MobileNetV2详解与多动物分类实战

通过研究发现，卷积层和全连接层是最费时的两个阶段，batch_size越大耗时越大，因此需要对他进行轻量化。

nice-wyh·2023-10-31 03:42

tensorflow深度学习之注意（四）

definference(images,batch_size,n_classes):withtf.variable_scope('conv1')asscope:weights=tf.get_variable

baihualinxin·2023-10-28 02:44

pytorch学习经验(一) detach, requires_grad和volatile

在跑CIN的代码时,将batch_size从10一路降到2,依然每执行sample就爆显存.请教师兄后,发现问题出在这一句上:在进行sample的时候,不止保存之前的变量fake,而且还保存了fake前所有的梯度

nowherespyfly·2023-10-26 18:09

【深度学习】使用Pytorch实现的用于时间序列预测的各种深度学习模型类

深度学习模型类简介按滑动时间窗口切割数据集模型类CNNGRULSTMMLPRNNTCNTransformer简介本文所定义模型类的输入数据的形状shape统一为[batch_size,time_step

汐ya~·2023-10-26 08:46

torch.utils.data :pytorch的数据迭代器

用法：fromtorch.utilsimportdatadefload_array(data_arrays,batch_size,is_train=True):#is_train是否打乱数据"""构造一个

灰太狼家的小鸭子·2023-10-25 19:35

Pytorch指定数据加载器使用子进程

torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory

艺术就是CtrlC·2023-10-25 19:03

剖析深度学习中的epoch与batch_size关系、代码

目录前言1.定义2.代码前言为了区分深度学习中这两者的定义，详细讲解其关系以及代码1.定义在PyTorch中，“epoch”（周期）和“batchsize”（批大小）是训练神经网络时的两个重要概念它们用于控制训练的迭代和数据处理方式。一、Epoch（周期）：Epoch是指整个训练数据集被神经网络完整地遍历一次的次数。在每个epoch中，模型会一次又一次地使用数据集中的不同样本进行训练，以更新模型的

码农研究僧·2023-10-25 17:55

pytorch中torch.utils.data.DataLoader数据类型

2、batch_size：（数据类型int）每次输入数据的行数，默认为1。PyTorch训练模型时调用数据不是一行一行进行的（这样太没效率），而

一技破万法·2023-10-25 15:39

【规避内存不足问题】DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 8000000 bytes. Buy new RAM

【错误描述】pytorch训练深度模型，由于本人自己的电脑很low，往往报内存不足，经常将dataloader中多线程num_workers置为0和将batch_size减小。

繁华落尽，寻一世真情·2023-10-25 06:40

动手学深度学习之如何理解param.grad / batch_size（详细讲解）

defsgd(params,lr,batch_size):#@save"""小批量随机梯度下降"""withtorch.no_grad():#被该语句wra起来的部分将不会跟踪梯度forparaminparams

我有明珠一颗·2023-10-24 07:12

torch.utils.data.DataLoader之简易理解（小白进）

dataset：这个dataset一定要是torch.utils.data.Dataset本身或继承自它的类里面最主要的方法是__getitem__(self,index)用于根据index索引来取数据的2、batch_size

我有明珠一颗·2023-10-24 07:42

LSTM参数详解（其余RNN类似）

输入数据input:(seq_len,batch_size,input_size)LSTM(input_size,hidden_size,num_layers=1,bidirectional=False

SephiHorse·2023-10-23 15:34

N——＞BatchSize &&数据维度理解和处理(chun, cat, squeeze, unsqueeze)

TensorDataset(torch.Tensor(x_train).double(),torch.Tensor(y_train).double())train_loader=DataLoader(train_data,batch_size

Codiplay·2023-10-23 10:24

Dataloader重要参数与内部机制

@[TOC]一、pytorch数据输入Dataset负责生产数据，DataLoader负责数据的分批（batch_size）、采样(sampler)、传输Pytorch版本：1.0.11.Dataset

zyq01·2023-10-22 23:15

Pytorch 实现 DistributedDataParallel 操作

一、DataParalle缺点Pytorch单机多卡（GPU）运行的基本方法是使用torch.DataParlle（）函数，具体操作参考：其主要原理：假设有四个GPU，batch_size=64，input_dim

Cosmos Tan·2023-10-22 00:44

pytorch分布式系列2——DistributedDataParallel是如何做同步的？

在开始试验之前我们先说明DataParallel，当我们使用DataParallel去做分布式训练时，假设我们使用四块显卡去做训练，数据的batch_size设置为8，则程序启动时只启动一个进程，每块卡会分配

江洋大盗与鸭子·2023-10-21 23:55

torch.bmm函数讲解

它的输入是三维张量，形状为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p):其中n是第一个矩阵的列数，m是两个矩阵共享的维度，p是第二个矩阵的列数。

Osatnb.c·2023-10-21 19:04

pytorch,tf维度理解RNN

在这里，input_t可能具有形状(batch_size,1,feature_dim)，其中1表示时间步维度。在某些情况下，模型可能要求输入不包含时间步维度，而只包含(batch_size,featu

Codiplay·2023-10-21 16:08

torch代码运行时显存溢出问题

而不是和预先设定的一样，仅和设置的batch_size相关。如此一来，对于一些占用显存本身就较大的算法，当样本数增加时，Docker虚环境肯定会崩溃。下面将给出我的整个搜索+解决问题的过程。

zaozhe·2023-10-20 19:53

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